Kursus
Amortisasi Pinjaman di Google Sheets
- MenengahTingkat Keterampilan
- 4.7+
- 126
Pelajari cara membuat dashboard amortisasi di Google Sheets menggunakan rumus keuangan dan rumus bersyarat.
Keuangan Terapan
Ikuti video singkat yang dipandu oleh instruktur ahli, lalu praktikkan apa yang telah Anda pelajari melalui latihan interaktif di browser Anda.
atau
Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.Kursus
Pelajari cara membuat dashboard amortisasi di Google Sheets menggunakan rumus keuangan dan rumus bersyarat.
Keuangan Terapan
Kursus
Pelajari cara menggunakan R untuk mengembangkan model guna mengevaluasi dan menganalisis obligasi serta melindungi mereka dari perubahan suku bunga.
Keuangan Terapan
Kursus
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Keuangan Terapan
Kursus
Kursus ini membahas dasar-dasar perdagangan keuangan dan cara menggunakan QuantStrat untuk membangun strategi perdagangan berbasis sinyal.
Keuangan Terapan
Keuangan Terapan
Kursus
Tingkatkan keterampilan keuangan Anda untuk melakukan backtesting, menganalisis, dan mengoptimalkan portofolio keuangan.
Keuangan Terapan
Kursus
You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.
Keuangan Terapan
Kursus
Pelajari cara kerja obligasi, cara menghitung harganya, dan menilai beberapa risikonya menggunakan paket numpy dan numpy-financial.
Keuangan Terapan
Ilmu data adalah bidang keahlian yang berfokus pada pengambilan informasi dari data. Dengan menggunakan keterampilan pemrograman, metode ilmiah, algoritma, dan lainnya, ilmuwan data menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Anda perlu mempelajari bahasa pemrograman seperti Python atau R dan menguasai prinsip-prinsip matematika dan statistik. Pengetahuan tentang metode analisis data dan alat-alat data science juga sangat penting. Ada banyak cara untuk belajar data science. Selain melalui pendidikan formal, seperti gelar sarjana atau studi di universitas, terdapat banyak sumber daya lain yang dapat membantu Anda belajar dengan kecepatan Anda sendiri. Selain kursus online dan tutorial, terdapat buku, video, dan sumber lainnya.
Selain pengetahuan tentang matematika dan statistik, ilmuwan data memerlukan keterampilan pemrograman dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL. Selain itu, ilmu data memerlukan kemampuan untuk bekerja dengan set data besar, pengetahuan tentang visualisasi data, pengolahan data, dan manajemen basis data. Keterampilan dalam machine learning dan deep learning juga dapat berguna.
Dalam konteks profesional, hampir setiap industri dapat memanfaatkan ilmu data dalam berbagai tingkat. Organisasi kesehatan menggunakan ilmu data science untuk mendeteksi dan mengobati penyakit, sementara perusahaan keuangan menggunakannya untuk mendeteksi dan mencegah penipuan. Berbagai industri menggunakan ilmu data untuk pemasaran, seperti membangun sistem rekomendasi dan menganalisis tingkat churn pelanggan.
Ya, ilmu data termasuk salah satu sektor yang tumbuh paling cepat di AS dan di seluruh dunia. Ini juga salah satu karier dengan gaji tertinggi yang ada saat ini. Menurut data dari Payscale, ilmuwan data berpengalaman mendapatkan gaji rata-rata $97.609 dan memiliki tingkat kepuasan empat bintang dari lima di AS.
Ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan di sini. Pertama, program studi data science bisa sangat kompetitif untuk masuk, seringkali membutuhkan nilai yang konsisten tinggi. Demikian pula, banyak keterampilan yang dibutuhkan dalam data science memerlukan banyak waktu belajar dan kesabaran. Membutuhkan beberapa bulan untuk menguasai semua dasar yang diperlukan, serta banyak pengalaman praktis untuk mendapatkan posisi entry-level.
Ya, Anda memerlukan pengalaman pemrograman dalam bahasa-bahasa seperti Python, R, SQL, Java, dan C/C++. Namun, karena sintaksnya yang relatif sederhana, bahasa pemrograman Python sering menjadi pilihan utama bagi pemula.
Bagi seseorang yang tidak memiliki pengalaman pemrograman sebelumnya dan/atau latar belakang matematika, biasanya diperlukan waktu 7 hingga 12 bulan studi intensif untuk mencapai tingkat data scientist pemula. Namun, penting untuk diingat bahwa mempelajari dasar-dasar teori data science saja mungkin tidak cukup untuk menjadikan Anda seorang data scientist yang sesungguhnya.
Setelah menguasai dasar ilmu data, Anda dapat kemudian spesialisasi dalam berbagai bidang, termasuk machine learning, kecerdasan buatan, analisis big data, analitik bisnis dan intelijen, penambangan data, dan banyak lagi.
Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.